論文の概要: Beyond Similarity: Grounded Agentic Extraction and Expert-Adjudicated Evaluation of Intertextuality in Classical Chinese Histories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.27595v1
- Date: Thu, 30 Jul 2026 02:34:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-31 21:37:00.3656
- Title: Beyond Similarity: Grounded Agentic Extraction and Expert-Adjudicated Evaluation of Intertextuality in Classical Chinese Histories
- Title（参考訳）: 類似性を超えて:古典中国史における接地的エージェント抽出と専門家によるテクスチュアリティの評価
- Abstract要約: 我々は、大言語モデルが2つのテキスト単位をフルに読み込むエージェントタスクとして、きめ細かいテクスチャ間抽出をリキャストする。
3つのドメインの専門家がプールされたマルチモデル候補を2,533対のテキスト間ペアのベンチマークに設定し、Analects と Book of Han を徹底的に比較する手法を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.694051864521789
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computational approaches to intertextuality have advanced from string matching to neural retrieval, yet their outputs, similarity scores and parallel-passage lists, identify where texts reuse one another without characterizing how or why. We recast fine-grained intertextuality extraction as an agentic task in which a large language model (LLM) reads two text units in full and, through a constrained tool interface, must ground each proposed reuse in exact character spans on both sides and label it under a five-dimension typology of reuse (form, aspect, source-marking, function, stance). We validate the approach on an exhaustive comparison of the Analects with the Book of Han, where three domain experts adjudicate a pooled multi-model candidate set into a benchmark of 2,533 intertextual pairs. Against this standard we study twelve LLMs, reporting precision (56%-93%), a 51$\times$ cost spread at comparable quality, and how well their confidence is calibrated. Expert agreement traces a reliability gradient: dimensions legible on the textual surface are annotated consistently, while those requiring inference of intent are contested, delimiting the claims such annotation supports. Scaling the validated extractor to the full Twenty-Four Histories (65,380 comparisons, 5,766 pairs) recovers corpus-level structure a similarity score cannot express. The interpretive composition of citation shows no systematic change across eighteen centuries, yet the same passage is quoted less and less literally. Stability in the aggregate with drift in the individual case is what a cultural-attraction account expects. We release the extraction protocol and the expert-adjudicated benchmark.
- Abstract（参考訳）: 文間性に対する計算的アプローチは、文字列マッチングからニューラル検索へと進歩してきたが、その出力、類似性スコア、および並列パスリストは、テキストの使い方や理由を特徴づけることなく、お互いの再利用場所を特定する。
我々は,大言語モデル(LLM)が2つのテキスト単位をフルに読み込み,制約されたツールインターフェースを通じて,提案した再利用を両面に正確に表現し,その再利用の5次元タイプロジー(形式,アスペクト,ソースマーキング,関数,スタンス)でラベル付けしなければならないエージェントタスクとして,きめ細かなテクスチュアリティ抽出をリキャストした。
3つのドメインの専門家がプールされたマルチモデル候補を2,533対のテキスト間ペアのベンチマークに設定し、Analects と Book of Han を徹底的に比較する手法を検証する。
この標準に対して、12のLCMについて、報告精度(56%-93%)、51$\times$コストを同等の品質で分散させ、その信頼性がどの程度校正されているかを調査した。
専門家の合意は信頼性の勾配を辿る: テキストの表面で正当性のある次元は一貫して注釈付けされるが、意図の推論を必要とするものは異議を唱え、そのようなアノテーションが支持する主張を減じる。
検証された抽出器を全20/4履歴(65,380の比較、5,766対)にスケーリングすると、類似度スコアが表現できないコーパスレベルの構造が回復する。
引用の解釈的な構成は、何世紀にもわたって体系的な変化を示さなかったが、同じ節が文字通りに引用されることは少なくなった。
個々のケースにおけるドリフトに伴う集合体の安定性は、文化的魅力の口座が期待するものである。
抽出プロトコルと専門家適応ベンチマークをリリースする。
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